Step 01
单细胞
单细胞分析，最容易先卡在内存和稳定性
单细胞任务对内存很敏感，数据一大，本地电脑往往很快就撑不住。除了参数本身，还要看任务会不会经常重复跑、是否要长期保存结果，以及平时是不是还要配合 RStudio Server 或 Jupyter 一起用。
单细胞用户通常更关心
- 大内存是否够跑 CellRanger 和后续流程
- 任务中断后是否容易恢复和继续
- R 环境和 Python 环境是否都能顺畅使用
- 是否适合多人共享或长期保存结果
Step 02
转录组
转录组分析，更值得看整套流程顺不顺手
转录组项目不一定每一步都特别吃配置，但常常会牵涉多个工具、多个脚本和不少结果整理。对这类任务来说，环境统一、日常操作顺手，通常比单纯多几核 CPU 更实用。
转录组方案更看重
- 常见软件和包是否预装完整
- RStudio Server 是否适合日常统计和画图
- 是否方便批量保存和整理结果文件
- 是否适合长周期重复使用
Step 03
宏基因组
宏基因组项目，通常要同时看算力和存储
宏基因组项目往往不是跑一次就结束，常常会有多批数据、很多中间文件和更长的任务链条。所以看配置时，除了算力，存储空间和后续管理体验也得一起看。
宏基因组常见关注点
- 大样本数据对存储空间的占用
- 长时间任务运行时的稳定性
- 多个分析工具之间的环境兼容
- 结果归档和团队共享是否方便
Step 04
课题组共享与医学科研
课题组共用和医学科研，更看重长期使用是否省心
一旦服务器不是你一个人用，而是课题组里几个人一起用，考虑点就会变。重点不再只是你能不能跑，而是大家能不能长期稳定地用。如果还涉及医学科研数据，隔离、规范和统一维护就更重要了。
这类场景通常会更看重
- 多人同时使用时是否还足够顺畅
- 环境是否统一，减少每个人各装各的情况
- 数据隔离、权限管理和长期维护是否省心
- 是否更适合独享资源而不是共享套餐
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